酒店大数据之客户数据收集

收益管理在酒店运营中发挥着至关重要的作用,其精确的数据分析能够帮助酒店根据精准预测,提升效率、增加营收,而酒店标准化的实务操作则有助于发挥收益管理工具的最佳效果。通过制定和执行数据收集操作流程,细化客户类别,酒店可提高实务操作的标准程度,进而使收益管理工具更好地为酒店服务。

在和客户的沟通中,我们经常会被问到:

为了能够帮助客户寻找提升收益的机会,我们尝试着让客户利用系统的数据对酒店的业务情况进行分析,却发现这些数据中连一些最基本的信息都不够完整。比如,酒店有多少是一般散客,有多少是预付或其他散客等等。

酒店应该如何设定数据标准,在日常实务操作中收集数据,以便酒店能够更好地理解客户的购买行为,为日后发现潜在销售机会以及提出更有针对性的市场活动提升销售收入打好基础?

数据收集标准操作流程的制定和执行

作为收益管理周期循环中的重要一环,数据收集是客户购买行为划分和分析的基础,但却并未引起大部分酒店或酒店集团的重视——大部分酒店没有设立一个标准化的操作流程或者有标准却不执行。

为了分别统计通过OTA的预付价格来预订的客户和通过OTA现付价格预定的客户等等,需要设置几个重要的分类标准:细分市场代码、细分市场分组、客源代码、房价代码和客户档案的维护和团队操作的标准流程等等。

随着收益管理的不断变化,关于细分市场的划分会越来越专业化和精细化,将会出现一些根据是否有价格关联或者是否能够被调控的新的细分市场的趋势。

房价代码是对不同客源客户的价格进行分类的代码,这个相对比较好理解。但是,我们经常在实际工作中看到,许多酒店会使用一个房价代码来操作所有的团队预订,或者使用相同的房价代码来处理同一个OTA渠道的所有订单等等,之后,再使用手工变价的方式来满足不同预订价格的订单。这种简单的控制方法基本丧失了使用房价代码来统计不同客源的可能。针对这种情况,酒店应该设置不同的房价代码用于不同价格的预订。简而言之,同一个公司或渠道的不同的价格可以用不同的房价代码来表示,这样可以方便地统计出不同价格的预订情况。

说到团队操作,很多酒店几乎没有清晰的运作标准。

酒店对于团队数据的处理需要遵循一致的标准,这样才能帮助收益经理更加准确地理解团队预订的进度以及相对的不确定性,为团队的合理预测提供有利的支持。

合理、准确并综合运用这些不同的代码,能够帮助酒店精确地了解自身的客源结构、业绩构成并能够作为制定未来决策的数据基础。然而,很多酒店的运营部门还没有意识到自己的日常操作和服务对收益管理和数据处理所带来的影响。只有自上及下认识到收益管理能够给酒店带来好处,收益管理才能实实在在给酒店带来变化,让酒店精准的数据分析给酒店管理带来革命性的变化。如需了解更多有关内容,请注册参加IDeaS公司8月26日举办的在线讲座——“酒店大数据之客户数据收集标准”。

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13.全国星级酒店经营数据分析成都篇(三)四星级酒店经营数据分析 数据点评: 四星级酒店2011-2020年的平均房价为354元,其中最高为2012年的414元,最低为2020年的308元。从变动分析来看,2011-2012年上升状态,2013-2016年平均房价呈下降趋势,2017-2018年小幅回升,2019-2020年再度下跌。 出租率方面,2011-2020年的平均出租率为60.2%,其中最高为2011年的...http://www.360doc.com/content/21/0508/07/535749_976116041.shtml
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